基于叶绿素荧光动力学和多光谱荧光成像的拟南芥干旱胁迫响应表型分析研究

摘要

干旱胁迫严重影响作物的产量和品质，已成为全球关注的热点问题之一。近年来，高通量植物表型分析技术因其快速、无损、高效等优势，已成为研究植物干旱胁迫和耐旱型基因筛选的有力工具。其中，叶绿素荧光技术可以检测植物光合生理，能够实现植物逆境胁迫表型分析，实现作物优良性状的筛选。本文选用代表性的叶绿素荧光动力学和多光谱荧光成像技术检测不同基因型拟南芥的干旱胁迫响应，并利用机器学习方法实现干旱胁迫早期诊断和不同干旱程度检测及可视化，具体内容如下:
　　(1)实验条件优选，包括干旱胁迫实验中土壤水分控制和叶绿素荧光动力学测量中的暗适应条件。干旱胁迫处理过程中，正常组的浇水量在0-10mL范围内优选结果为6mL/天；暗适应在10-60min范围内优选结果为20min。
　　(2)定性分析野生型拟南芥WT(wild type)和突变体拟南芥osca1（reduced hyperosmolality-induced[Ca2+]i increase1）在干旱胁迫下正常组和干旱组的形态、生理和荧光参数。干旱胁迫对拟南芥WT和osca1的形态、生理有不同程度的影响。常用的荧光参数光量子效率（steady-state PSⅡquantum yield，ΦPSⅡ_Lss）、非光化淬灭系数(non-photochemical quenching during light adaptation,NPQ_Lss)、蓝荧光(blue fluorescence,BF)、绿荧光(green fluorescence，GF)、远红外荧光(far-red fluorescence，IrF)及多光谱荧光的比值参数对于干旱胁迫响应的检测较为灵敏，干旱组和正常组的上述参数在干旱胁迫第三天出现显著性差异(P＜0.05)。此外，丙二醛(malondialdehyde，MDA)与暗弛豫最大荧光（the maximumfluorescence during dark relaxation，Fm D2）、非光化淬灭系数(non-photochemical quenching during light adaptation，NPQ_L3)、远红外荧光(far-red ratio，IrF)、红荧光和远红外荧光比值（fluorescence red/far-red ratio，RF/IrF）等参数有较好的线性相关性。上述结果表明，叶绿素荧光动力学和多光谱荧光参数适用于拟南芥干旱胁迫响应的分析。
　　(3)基于常用的叶绿素荧光动力学和多光谱荧光技术的拟南芥干旱早期检测。叶绿素荧光动力学参数和多光谱荧光参数融合后，序列前向选择（sequential forward selection）算法选择的特征参数的干旱组与正常组间的分类性能最佳；在干旱胁迫第3天，基于K最近邻(k-nearest neighbors)、随机森林(random forest)和支持向量机(support vector machine)分类器建立的干旱胁迫模型能较好地实现野生型拟南芥WT和突变体拟南芥osca1中正常组和干旱组间的分类，其中K最近邻算法的准确率最高:WT和osca1分别为91.0％和96.0％。
　　(4)基于叶绿素荧光动力学成像技术的拟南芥干旱程度检测及可视化分析。基于序列前向选择特征选择法和线性判别分类器(linear discriminant classifier，LDC)可以实现干旱第1、3、8天不同干旱程度拟南芥的分类，WT和osca1预测干旱第1、3、8天的平均准确率分别为78.3％和88.3％。WT的融合图像为F=-9.54·qN_D2+2.84·NPQ_L2-8.20·qP_L4+5.75·qL_L1、osca1的融合图像为F=-2.47·NPQ_L2-0.85·qN_D2+2.22·Rfd_Lss-6.13·Rfd_L2-1.54·Fv/Fm_D1+6.94·Rfd_L1+0.48·Fv_Lss。上述公式可以获得使干旱第1、3、8天差异最大的图像，实现不同干旱程度拟南芥的可视化，为拟南芥干旱胁迫下的表型分析提供新思路。

目录

声明

论文说明

致谢

摘要

图目录

表目录

第一章 绪论

1．1 研究的背景和意义

1．2 叶绿素荧光技术概述

1．2．1 叶绿素荧光的理论基础

1．2．2 叶绿素荧光技术的发展

1．2．3 叶绿素荧光系统的类型

1．2．4 常用的叶绿素荧光参数

1．3 叶绿素荧光技术的应用

1．3．1 叶绿素荧光动力学技术的应用

1．3．2 多光谱荧光成像技术的应用

1．4 国内外存在的问题

1．5 研究的目的与内容

1．6 本章小结

第二章 试验设备与方法

2．1 试验材料

2．2 试验设备

2．2．1 叶绿素荧光成像系统

2．2．2 稳态气孔计

2．2．3 光合有效辐射测量仪

2．2．4 多功能酶标仪

2．3 试验设计

2．3．1 样本制备

2．3．2 叶绿素荧光动力学图像采集

2．3．3 多光谱荧光图像采集

2．3．4 荧光图像预处理

2．4 本章小结

第三章 干旱胁迫对拟南芥形态、生理及荧光参数的影响

3．1 前言

3．2 材料与方法

3．2．1 形态参数测量

3．2．2 生理参数测量

3．2．3 数据分析

3．2．4 数据分析软件

3．3 结果与分析

3．3．1 形态特性分析

3．3．2 生理特性分析

3．3．3 叶绿素荧光淬灭分析

3．3．4 叶绿素荧光动力学参数分析

3．3．5 多光谱荧光参数分析

3．3．6 生理参数与荧光参数的线性分析

3．4 本章小结

第四章 基于叶绿素荧光动力学及多光谱荧光参数的拟南芥干旱早期检测

4．1 前言

4．2 数据分析

4．2．2 特征选择

4．2．3 干旱判别模型的建立

4．2．4 模型评估

4．2．5 统计学分析

4．2．6 数据处理软件

4．3 结果与分析

4．3．1 荧光参数的相关性分析与聚类分析

4．3．2 多种特征选择方法的比较和选择

4．3．3 序列前向选择算法选择的特征参数分析

4．3．4 干旱早期检测判别模型的建立

4．4 本章小结

第五章 基于叶绿素荧光动力学成像技术的拟南芥干旱程度检测及可视化分析

5．1 前言

5．2 数据分析

5．2．1 样本的划分

5．2．2 特征选择

5．2．3 干旱程度判别模型的建立

5．2．4 图像融合

5．2．5 多因素方差分析

5．2．6 数据处理软件

5．3 结果与分析

5．3．1 干旱程度判别模型的建立

5．3．2 图像融合及分析

5．4 本章小结

第六章 结论与展望

6．1 结论

6．2 创新点

6．3 展望

参考文献

作者简介

附录